" По мнению нобелевского лауреата и главы DeepMind ИИ радикально изменит подход к медицине и разработке лекарств, что позволит сделать прорывы в лечении болезней, которые сегодня считаются неизлечимыми.
Об этом он сказал в интервью основателю LinkedIn. Более того, Дэмиса волнуют вопросы о фундаментальных свойствах реальности. Он не понимает, почему люди не беспокоятся о том, что такое время? Что такое гравитация? Ему также интересен прогресс в квантовой области. Что ещё интересного говорит Хассабис: 1. Он выделяет 3 уровня творчества у ИИ: - Интерполяция— самый простой уровень.
Это не настоящее творчество, а просто комбинирование и смешивание существующего. - Экстраполяция — ИИ берет существующие знания и выходит за их пределы, создавая нечто новое в рамках существующей парадигмы. Пример — "ход 37" AlphaGo, который никогда ранее не встречался в истории игры. Это уже настоящее творчество. - Изобретение/нестандартное мышление— высший уровень. Это способность создать принципиально новую концепцию.
Примеры — изобретение самой игры Го или создание общей теории относительности Эйнштейном. По мнению Демиса, современный ИИ способен достичь только первых двух уровней, но не третьего. Но в будущем это может быть достигнуто. 2. Дэмис говорит, что игра — фундаментальная часть человеческой сущности. Для него игры — это способ безопасно проходить сложные сценарии принятия решений, которые в реальной жизни случаются редко, но имеют большое значение. 3. О синтетических данных и их ограничениях. Дэмис говорит о проблеме нехватки данных для обучения современных больших языковых моделей.Решение, по его мнению: - Создание синтетических данных - Использование игр, где ИИ может играть против себя и создавать неограниченное количество новых тренировочных примеров - Использование мультимодальных данных (видео, аудио). Ключевая проблема с синтетическими данными — обеспечить их "правильное распределение",чтобы они соответствовали реальным данным и корректность. Это проще делать в абстрактных областях (математика, программирование, игры), где можно проверить правильность результата, и сложнее в других областях. 4. О воплощенном интеллекте. Дэмис говорит, что его удивили результаты их модели Veo 2, оказалось, что ИИ может понимать физику мира просто, просматривая видео на YouTube, без физического взаимодействия с объектами. 5. О компромиссе между размером модели и временем обработки. Сейчас исследователи ищут оптимальный баланс между размером модели, стоимостью запуска и количеством шагов рассуждения.
Это активное направление исследований, и однозначного ответа пока нет. 6. Дэмис предсказывает эволюцию программирования в направлении "vibe coding" — кодирования на естественном языке. Он видит это как логическое продолжение тенденции перехода к всё более высокоуровневым языкам программирования.
